说到某段程序时间的运行时长，其实大家的思路都一样，就是在该程序的开始获取以下当前系统的时间，在运行完后再获取一次当前系统的时间，两次时间相减就是我们所要获得的该段程序的运行时长。但是对于Python而言，要获取这个时间的方式比较多，并且方式之间存在一定的差异。下面我们先介绍相关的方法，然后再谈谈之间的不同。文章后面部分我们会使用Python提供的另一种库(timeit)来计算这个时间。

方法1、time.time()获取

import time

start = time.time()


def sum_func(num):
    sum = 0
    for i in range(1, num + 1):
        sum += i
    return sum


result = sum_func(100)
print(result)
end = time.time()
print('Running time: %s Seconds' % (end - start))

运行结果(Windows)[运行多次]：

(venv) E:\python\test>python test.py
5050
Running time: 0.0004951953887939453 Seconds
(venv) E:\python\test>python test.py
5050
Running time: 0.0 Seconds
(venv) E:\python\test>python test.py
5050
Running time: 0.0 Seconds
(venv) E:\python\test>python test.py
5050
Running time: 0.00049591064453125 Seconds

运行结果(Centos)[运行多次]:

vagrant@homestead:~$ python test.py
5050
Running time: 0.000318050384521 Seconds
vagrant@homestead:~$ python test.py
5050
Running time: 0.00025200843811 Seconds
vagrant@homestead:~$ python test.py
5050
Running time: 0.000232934951782 Seconds
vagrant@homestead:~$ python test.py
5050
Running time: 0.000305891036987 Seconds

从上面的运行结果可以看出，使用time.time()在windows上的精度不是特别高，但是在Linux系统上的精度很高。

方法2、time.clock()

import time

start = time.clock()


def sum_func(num):
    sum = 0
    for i in range(1, num + 1):
        sum += i
    return sum


result = sum_func(100)
print(result)
end = time.clock()
print('Running time: %s Seconds' % (end - start))

运行结果(Windows)[运行多次]：

(venv) E:\python\test>python test.py
5050
Running time: 9.838011325349381e-05 Seconds
(venv) E:\python\test>python test.py
5050
Running time: 6.699720974252268e-05 Seconds
(venv) E:\python\test>python test.py
5050
Running time: 0.0001019062821873108 Seconds
(venv) E:\python\test>python test.py
5050
Running time: 0.00010261151597407419 Seconds

运行结果(Centos)[运行多次]:

vagrant@homestead:~$ python test.py
5050
Running time: 5e-05 Seconds
vagrant@homestead:~$ python test.py
5050
Running time: 8.3e-05 Seconds
vagrant@homestead:~$ python test.py
5050
Running time: 3.4e-05 Seconds
vagrant@homestead:~$ python test.py
5050
Running time: 4.1e-05 Seconds

从上面的运行结果可以看出，相对来说windows返回的精度比Linux的精度相对要高些。所以Python的标准库手册推荐在任何情况下尽量使用time.clock()。

方法3、datetime模块

import datetime

start = datetime.datetime.now()


def sum_func(num):
    sum = 0
    for i in range(1, num + 1):
        sum += i
    return sum


result = sum_func(100)
print(result)
end = datetime.datetime.now()
print('Running time: %s Seconds' % (end - start))

运行结果(Windows)[运行多次]：

(venv) E:\python\test>python test.py
5050
Running time: 0:00:00.000495 Seconds
(venv) E:\python\test>python test.py
5050
Running time: 0:00:00 Seconds
(venv) E:\python\test>python test.py
5050
Running time: 0:00:00.000496 Seconds
(venv) E:\python\test>python test.py
5050
Running time: 0:00:00 Seconds

运行结果(Centos)[运行多次]:

vagrant@homestead:~$ python test.py
5050
Running time: 0:00:00.000258 Seconds
vagrant@homestead:~$ python test.py
5050
Running time: 0:00:00.000377 Seconds
vagrant@homestead:~$ python test.py
5050
Running time: 0:00:00.000286 Seconds
vagrant@homestead:~$ python test.py
5050
Running time: 0:00:00.000338 Seconds

从上面的运行结果可以看出，使用datetime.datetime.now()在windows和linux的精度都不太高，所以这个方式获取的效率并不好，不提倡使用该方式。

在这里其实还需要注意下，time.clock()只计算了当前程序使用CPU的时间，而其他两种方式还包含了其他程序使用CPU的时间。那么对于time模块的time.time()和time.clock()到底哪个精度高呢？这个可以去查阅time模块的文档。总体来讲，这个分平台而定，Windows平台建议使用time.clock(),Linux系统使用time.time()。

Python的计时库timeit的使用

timeit库是一个Python的计时库，这个能确保跨平台的精度性。使用方式如下两种

#第一种
import timeit

start = timeit.default_timer()


def sum_func(num):
    sum = 0
    for i in range(1, num + 1):
        sum += i
    return sum


sum_func(100)
end = timeit.default_timer()
print('Running time: %s Seconds' % (end - start))

上面的思想也是跟前面一样，分别获取两次的时间然后相减。

#第二种
import timeit


def sum_func(num):
    sum = 0
    for i in range(1, num + 1):
        sum += i
    return sum


print(timeit.timeit('sum_func(100)', 'from __main__ import sum_func', number=1))

直接使用测试函数的执行时间方式，这里只执行了一次，默认执行次数为1000000次，更多相关使用方式请自行百度。

总结：如果后期如果需要计算程序的运行时间，最好使用timeit库来进行获取，其次再根据平台来选择其他方式来获取运行时间。